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  1. In ihrem Artikel stellten sie eine neue neuronale Netzwerkarchitektur vor, das Transformer-Modell. Der essentielle Baustein des Transformer-Modells, der Transformator Encoder Block, ist eine Funktion mit , die definiert ist durch. Dabei wird die Softmax-Funktion und ein Rectifier ( ReLU) verwendet.

  2. The transformer model has been implemented in standard deep learning frameworks such as TensorFlow and PyTorch. Transformers is a library produced by Hugging Face that supplies transformer-based architectures and pretrained models.

  3. Erfahren Sie, was Transformer-Modelle sind, wie sie funktionieren und wo sie eingesetzt werden. Diese neuronalen Netzwerke basieren auf dem Konzept der Aufmerksamkeit und ermöglichen die Verarbeitung natürlicher Sprache.

  4. 24. Apr. 2024 · Transformer sind Machine-Learning-Modelle für die Verarbeitung von natürlicher Sprache. Sie basieren auf Positional Encodings und Self-Attention, die die Reihenfolge und den Kontext der Wörter berücksichtigen.

  5. 6. Jan. 2023 · Learn how the Transformer architecture implements self-attention without recurrence or convolutions for neural machine translation. Discover the encoder-decoder structure, the multi-head self-attention mechanism, and the positional encodings of the Transformer model.

  6. Erfahren Sie, wie Transformer-Modelle funktionieren, welche Arten es gibt und wie sie trainiert werden. Lesen Sie auch über die Umweltauswirkungen des Pretrainings und die Möglichkeiten der Transfer Learning.

  7. 25. März 2022 · Learn how transformer models are neural networks that learn context and meaning by tracking relationships in sequential data. Discover how transformers are driving a wave of advances in machine learning and AI applications.